MicroVerse: Un'esplorazione preliminare verso una simulazione di micro-mondo

MicroVerse: A Preliminary Exploration Toward a Micro-World Simulation

February 28, 2026

Autori: Rongsheng Wang, Minghao Wu, Hongru Zhou, Zhihan Yu, Zhenyang Cai, Junying Chen, Benyou Wang

cs.AI

Abstract

I recenti progressi nella generazione video hanno aperto nuove strade per la simulazione macroscopica di sistemi dinamici complessi, ma la loro applicazione ai fenomeni microscopici rimane in gran parte inesplorata. La simulazione a micro scala rivela un grande potenziale per applicazioni biomediche come la scoperta di farmaci, i sistemi organ-on-chip e gli studi sui meccanismi delle malattie, mostrando al contempo potenzialità anche in ambito educativo e nella visualizzazione interattiva. In questo lavoro, presentiamo MicroWorldBench, un benchmark basato su una rubrica multilivello per i compiti di simulazione a micro scala. MicroWorldBench consente una valutazione sistematica e basata su rubriche attraverso 459 criteri unici annotati da esperti, che coprono molteplici compiti di simulazione microscopica (ad esempio, processi a livello di organo, dinamiche cellulari e interazioni molecolari subcellulari) e dimensioni di valutazione (ad esempio, fedeltà scientifica, qualità visiva, aderenza alle istruzioni). MicroWorldBench rivela che gli attuali modelli all'avanguardia per la generazione video falliscono nella simulazione microscopica, mostrando violazioni delle leggi fisiche, incoerenza temporale e disallineamento con i criteri esperti. Per affrontare queste limitazioni, abbiamo costruito MicroSim-10K, un dataset di simulazione di alta qualità e verificato da esperti. Sfruttando questo dataset, abbiamo addestrato MicroVerse, un modello di generazione video specificamente progettato per la simulazione a micro scala. MicroVerse è in grado di riprodurre accuratamente complessi meccanismi microscopici. Il nostro lavoro introduce per la prima volta il concetto di Simulazione del Micro-Mondo e presenta una prova di concetto, aprendo la strada ad applicazioni in biologia, educazione e visualizzazione scientifica. Dimostriamo il potenziale delle simulazioni microscopiche educative dei meccanismi biologici. I nostri dati e il codice sono pubblicamente disponibili all'indirizzo https://github.com/FreedomIntelligence/MicroVerse.

English

Recent advances in video generation have opened new avenues for macroscopic simulation of complex dynamic systems, but their application to microscopic phenomena remains largely unexplored. Microscale simulation holds great promise for biomedical applications such as drug discovery, organ-on-chip systems, and disease mechanism studies, while also showing potential in education and interactive visualization. In this work, we introduce MicroWorldBench, a multi-level rubric-based benchmark for microscale simulation tasks. MicroWorldBench enables systematic, rubric-based evaluation through 459 unique expert-annotated criteria spanning multiple microscale simulation task (e.g., organ-level processes, cellular dynamics, and subcellular molecular interactions) and evaluation dimensions (e.g., scientific fidelity, visual quality, instruction following). MicroWorldBench reveals that current SOTA video generation models fail in microscale simulation, showing violations of physical laws, temporal inconsistency, and misalignment with expert criteria. To address these limitations, we construct MicroSim-10K, a high-quality, expert-verified simulation dataset. Leveraging this dataset, we train MicroVerse, a video generation model tailored for microscale simulation. MicroVerse can accurately reproduce complex microscale mechanism. Our work first introduce the concept of Micro-World Simulation and present a proof of concept, paving the way for applications in biology, education, and scientific visualization. Our work demonstrates the potential of educational microscale simulations of biological mechanisms. Our data and code are publicly available at https://github.com/FreedomIntelligence/MicroVerse